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无人船路径跟随控制方法综述

张旋武 谢磊 初秀民 谢朔 柳晨光 张代勇

张旋武, 谢磊, 初秀民, 谢朔, 柳晨光, 张代勇. 无人船路径跟随控制方法综述[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 20-26. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.003
引用本文: 张旋武, 谢磊, 初秀民, 谢朔, 柳晨光, 张代勇. 无人船路径跟随控制方法综述[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 20-26. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.003
ZHANG Xuanwu, XIE Lei, CHU Xiumin, XIE Shuo, LIU Chenguang, ZHANG Daiyong. An Overview of Path Following Control Methods for Unmanned Surface Vehicles[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 20-26. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.003
Citation: ZHANG Xuanwu, XIE Lei, CHU Xiumin, XIE Shuo, LIU Chenguang, ZHANG Daiyong. An Overview of Path Following Control Methods for Unmanned Surface Vehicles[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 20-26. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.003

无人船路径跟随控制方法综述

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.003
基金项目: 

福州市科技计划项目

国家自然科学基金项目

工信部高技术船舶研发专项

国家重点研发计划

详细信息
  • 中图分类号: U675.91

An Overview of Path Following Control Methods for Unmanned Surface Vehicles

  • 摘要: 无人船路径跟随控制同时存在非线性、时延、系统模型不确定以及风、浪、流干扰等问题,使得无人船高精度路径跟随控制的实时性控制难以保证.分析目前几种主要的路径跟随控制方法,PID、反馈线性化以及反步法在无人船航行存在高度非线性时,控制精度难以满足需求;滑模控制的抖振处理方法仍可以进一步优化;模型预测控制的实时性和精确性难以兼顾;模糊逻辑控制为提高控制精度,通常需增大模糊规则库,导致计算复杂;强化学习等智能控制算法在无人船路径跟随控制中具有较大的应用前景,但控制性能有待提高,且缺乏相关试验.基于此,总结了可能提高PID、反馈线性化和反步法控制精度的方法,提出将分层控制思想用于解决复杂模糊规则库和模型预测控制的计算复杂问题,并展望了强化学习等智能控制在无人船路径跟随控制中的可能的发展方向.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2020-02-28

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